Schritt 5:Implementieren Sie einen Cobot erfolgreich in Ihren Betrieb

Vision:Sollten Sie dorthin gehen?

Für diejenigen, die noch nicht den ersten Schritt unternommen haben, um 2D-, 2,5D- oder 3D-Vision in ihren Herstellungsprozessen zu implementieren, kann dies einschüchternd sein. Wie also beginnen Sie und mit welchem ​​Prozess?

Die Antwort auf diese Frage ist ziemlich einfach. Machen Sie die erste Rechtskurve auf Ihrer Reise und fragen Sie sich:„Haben Sie Mitarbeiter, die regelmäßig Qualitätskontrollen durchführen? ?"

Warum wählen Sie diesen Prozess, um mit Ihrer Frage zu beginnen? Da jeder Laden eine Art QC durchführen muss, ist dies eine universelle Aufgabe, die oft manuell mit Ihren bewährten Bremssätteln oder auf einem KMG durchgeführt wird. Das Sehen ist heute einfacher denn je, da sich die KI schnell weiterentwickelt. Es ist schneller, als die meisten von uns mithalten können. Bedenken Sie auch, wie aggressiv OEMs sein müssen, um mit dieser sich ständig weiterentwickelnden Technologie Schritt zu halten, um sie besser, schneller und einfacher zu machen, insbesondere bevor es ihre Konkurrenz tut.

Heute erwarten Endbenutzer der Automatisierung mehr, indem sie einfachere, benutzerfreundliche Lösungen von Vision-OEMs verlangen. Bevor Sie also den Kopf schütteln und sagen, dass Visionen keinen Platz in Ihren Fertigungsprozessen haben, denken Sie noch einmal darüber nach.

Um auf die erste Frage zurückzukommen:„Haben Sie Mitarbeiter, die regelmäßig Qualitätskontrollen physisch durchführen?“ Denken Sie an die Zeit, die jemand braucht, um ein Teil manuell aufzunehmen und es mit der einfachsten Form der QC, den zuverlässigen Bremssätteln, zu überprüfen. Dann die Messungen in einem Protokoll oder Journal dokumentieren und im Laufe des Tages immer wieder auf diesen Prozess zurückgreifen. Wie viele weitere fehlerhafte Teile können während der Inspektions-, Dokumentations- und Rückgabefrist noch produziert worden sein?

Betrachten wir nun die Verwendung eines KMG. Denken Sie darüber nach – der Bediener nimmt ein Teil auf, führt es in den klimatisierten QC-Raum und legt es auf dem KMG ab. Auch wenn das KMG bereits für die Prüfung des Teils eingerichtet ist, kann die richtige Positionierung des Teils auf dem Tisch, das Starten des Inspektions- und Messvorgangs, die Analyse der Daten und der Rücklauf zur Maschine zum Einstellen viel Zeit in Anspruch nehmen Zeit. Wie viele Teile und wie viel Material wurden möglicherweise verschrottet, wenn das Teil außerhalb der Toleranz liegt?

Denken Sie nun an den Prozess, wenn ein Roboter das Teil aufnimmt und es entweder mit einem 2D- oder 3D-Vision-System prüft. Wie schnell könnte dieser Prozess Ihrer Meinung nach abgeschlossen sein? Maßnahmen wie Ausfallzeiten, Neuprogrammierung und andere Anpassungen zur Sicherstellung der Toleranz haben messbare und quantitative negative Auswirkungen auf den ROI eines jeden Jobs. Ständige QC-Prüfungen gehen immer zu Lasten von COGS. Betrachten Sie dann die wertschöpfenden Aufgaben, die Ihr Bediener hätte ausführen können, während das Vision-System des Roboters Teile überprüfte. All diese Faktoren können dazu führen, dass Geld auf dem Tisch bleibt.

Aber warte – es gibt noch mehr!

Was wäre, wenn Ihr Vision-System die Datenmatrix Ihres Teils erfassen und analysieren und, anstatt anzuhalten oder Alarm zu geben, automatisch Korrekturen an der SPS der Maschine vornehmen könnte? Dies nennt man Prozessoptimierung , und das Beste daran ist, dass Sie nicht einmal vor Ort sein müssen, um zu wissen, dass Anpassungen vorgenommen werden müssen. Sie sehen es im Datenbericht, wenn Sie morgens nach dem Kaffee im Büro ankommen.

Unterschiede zwischen 2D- und 3D-Vision

Es gibt eine Vielzahl von Diensten, die sowohl 2D- als auch 3D-Bildverarbeitungssysteme rationalisieren können. die häufigste Verwendung ist oben erwähnt. Aber Vision kann auch Bestandsverwaltung, Roboterführung, Materialhandhabung, Montageüberprüfung, Erkennung und Identifizierung, Verpackung und Behälterkommissionierung in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen mit einem unterschiedlichen Feld oder einer Vielzahl von Objekten (Teile unterschiedlicher Größe auf einem Förderband oder Behälter) durchführen ). Und vergessen wir nicht die absolute Echtzeit-Datenerfassung. Hersteller verwenden Echtzeitdaten, um strategische Entscheidungen zu treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und immer mehr Endkunden erwarten von den Herstellern, dass sie Daten für historische Informationen zur Teileproduktion teilen. Das sind viele Anwendungen, die mit Prozessoptimierung schnell erledigt werden können und sich positiv auf den Durchsatz auswirken. Wenn Sie sich also für die Aufgabe entschieden haben, fragen Sie sich:„Welcher Sehsinn wird für diesen Job am meisten nützen?“

2D-Vision ist aufgrund ihrer Algorithmen, Datenverarbeitung und Bilderfassung in der Regel schneller als 3D. 3D-Vision funktioniert jedoch besser bei tiefergehenden komplexen Geometrien. 2D-Vision kann komplexes Bin-Picking von zufälligen Teilen durchführen und sie in einer bestimmten Ausrichtung auf einem Förderband platzieren; 3D-Vision ist jedoch am besten geeignet, wenn mehrere Berührungen und Bewegungen erforderlich sind, insbesondere wenn das Teil empfindlich ist. 2D-Vision kann das Aufnehmen von zufällig geformten Teilen auf einem Förderband bewältigen, aber wenn die Teile eine erhebliche Tiefe aufweisen, ist 3D am besten. Wenn der Lebenszyklus des Jobs ein fester Zeitraum mit voluminösen Teilen ist, ist 3D-Vision in der Regel die Antwort, da es besser Farben auf die verschiedenen Teile auftragen kann, um sie voneinander zu unterscheiden.

Menschliches Sehen vs. Maschinelles Sehen

Das menschliche Sehen wird am besten für die qualitative Interpretation einer unstrukturierten und/oder komplexen Szene verwendet. Unsere Augen sind in ihrer Größe begrenzt und haben daher eine begrenzte Lichtabsorption und Frequenzfähigkeit. Auch der Pupillendurchmesser ist klein, kann sich zwar je nach Helligkeit der Atmosphäre ändern, ist aber meist auch begrenzt.

Die Netzhaut des menschlichen Auges nimmt ein Bild an. Der sensorische Input fließt durch die Netzhaut in den visuellen Kortex des Gehirns. Der Kortex parst die Informationen in einer unermesslichen Geschwindigkeit, um das/die Objekt(e) zu erkennen. Das menschliche Auge kann jedoch kein Licht über lange Zeiträume akkumulieren, um schwache oder entfernte Bilder zu intensivieren, und außerdem kann das Auge kein Bild für zukünftige Referenzen speichern.

Umgekehrt zeichnet sich maschinelles Sehen aufgrund seiner Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wiederholbarkeit bei der quantitativen Messung einer strukturierten Szene aus. Daher kann eine Produktionslinie mit Vision Tausende von Teilen pro Minute prüfen und identifizieren. Aus diesem Grund kann Machine Vision in hoher Auflösung zum Erkennen von Details in Objekten verwendet werden, die für das menschliche Auge zu klein sind.

Vision senkt die Herstellungskosten

Es macht nur Sinn, dass das Entfernen der menschlichen Komponente von Teilen, die getestet, gehandhabt oder auf Inkonsistenzen beobachtet werden, Schäden verhindert und Wartungszeit und -kosten im Zusammenhang mit Verschleiß mechanischer Komponenten reduziert. Es ist auch bewiesen, dass die maschinelle Bildverarbeitung dem Herstellungsprozess eine positive Sicherheitskomponente hinzufügt, indem sie die menschliche Beteiligung reduziert, was den betrieblichen Nutzen erhöht. Darüber hinaus verhindert es die Kontamination von Reinräumen durch den Menschen und schützt die Arbeiter vor gefährlichen Umgebungen. All dies ist kumulativ zu einem erhöhten Durchsatz, der immer ein wesentlicher treibender Faktor bei der Herstellung ist.

Die Integration von Visionen in den Fertigungsalltag ist nicht mehr in Sicht und wird auch in absehbarer Zeit nicht verschwinden. Machine Vision ist angekommen und wird täglich mehr und mehr in Fertigungsprozesse integriert. Visionäre setzen vorausschauendes Denken um. Vorausschauendes Denken ist das, was die amerikanische Fertigung antreibt. Die Integration von Vision als Standard wird nicht anders sein.

Die Partnerschaft mit einem Vision-Anbieter, der Veteranen in der CNC-Werkzeugmaschinenindustrie ist, ist kluges Vorausdenken. Das A+ Automation Team von Absolute Machine Tools ist durch OEMs wie Cognex, Keyence, Omron und viele mehr für 2D-, 2,5D- und 3D-Bildverarbeitungssysteme qualifiziert. Für weitere Informationen oder Hilfe bei der Entscheidung, welche kostengünstige Automatisierungslösung für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, kontaktieren Sie uns noch heute unter [email protected] oder rufen Sie uns unter 800-852-7825 an. Wir sind Absolut und wir sind hier, um zu helfen!

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Sehen Sie sich unsere vorherigen Beiträge in der Serie "Erfolgreiche Implementierung eines Cobots" an:

• Schritt 1:Der Cobot ist nur ein Teil der Anwendung
• Schritt 2:Welche Rolle spielen Integratoren in diesem Prozess?
• Schritt 3:Wie wird die Arbeit inszeniert? Es sollte alles Teil des Masterplans sein
• Schritt 4:Auswahl des richtigen Endeffektors
• Schritt 5:Vision – Sollten Sie dorthin gehen?
• Schritt 6:Benötigen Cobots Wartung wie Industrieroboter?
• Schritt 7:Risikobewertung